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税收增量融资计划指南
这些项目的资金来自 23 年期间区内不断增加的房地产税。当 TIF 区成立时，区内房地产的总均衡评估价值 (EAV) 确定了 TIF 的基准值。随着该地区的发展，新的房地产税将从 TIF 区基准以上的 EAV 增长中产生。这些资金被称为增量房地产税 - 通常称为“IPT”或简称为“增量” - 可用于符合条件的再开发成本。同时，在 TIF 的整个有效期内，对基准价值征收的税款将继续分散给其他征税机构。当 TIF 区到期时，超过基准的 EAV 增加部分将正常征税，资金将根据其征收额分配给每个征税机构。下表解释了这一过程。
用于灵活飞机轨迹跟踪和负载减轻的非线性增量控制
本文提出了一种用于柔性飞机同时进行轨迹跟踪和负载减轻的非线性控制架构。通过利用控制冗余，可以在不降低刚体指令跟踪性能的情况下减轻阵风和机动负载。所提出的控制架构包含四个级联控制环路：位置控制、飞行路径控制、姿态控制和最优多目标机翼控制。由于位置运动学不受模型不确定性的影响，因此采用非线性动态逆控制。相反，飞行路径动力学受到模型不确定性和大气扰动的干扰；因此采用增量滑模控制。基于 Lyapunov 的分析表明，该方法可以同时降低传统滑模控制方法的模型依赖性和最小可能增益。此外，姿态动力学为严格反馈形式；因此采用增量反步滑模控制。此外，还设计了一种新型负载参考生成器，用于区分执行机动所需的负载和过载负载。负载参考由内环最优机翼控制器实现，而过载负载由襟翼自然化，而不会影响外环跟踪性能。通过空间轨迹跟踪任务和阵风负载缓解任务验证了所提出的控制架构的优点
用于灵活飞机轨迹跟踪和负载减轻的非线性增量控制
本文提出了一种用于柔性飞机同时进行轨迹跟踪和载荷减轻的非线性控制结构。通过利用控制冗余，在不降低刚体指令跟踪性能的情况下减轻了阵风和机动载荷。所提出的控制结构包含四个级联控制环路：位置控制、飞行路径控制、姿态控制和最优多目标机翼控制。由于位置运动学不受模型不确定性的影响，因此采用非线性动态逆控制。相反，飞行路径动力学受到模型不确定性和大气扰动的干扰；因此采用增量滑模控制。基于 Lyapunov 的分析表明，该方法可以同时降低模型依赖性和传统滑模控制方法的最小可能增益。此外，姿态动力学为严格反馈形式，因此采用增量反步滑模控制。此外，设计了一种新型负载参考生成器，以区分执行机动所需的负载和过载负载。负载参考由内环最优机翼控制器实现，而过载负载由襟翼自然化，而不会影响外环跟踪性能。通过空间冯·卡门湍流场中的轨迹跟踪任务和阵风负载缓解任务验证了所提出的控制架构的优点。
柔性飞机轨迹的非线性增量控制……
本文提出了一种用于柔性飞机同时进行轨迹跟踪和载荷减轻的非线性控制结构。通过利用控制冗余，在不降低刚体指令跟踪性能的情况下减轻了阵风和机动载荷。所提出的控制结构包含四个级联控制环路：位置控制、飞行路径控制、姿态控制和最优多目标机翼控制。由于位置运动学不受模型不确定性的影响，因此采用非线性动态逆控制。相反，飞行路径动力学受到模型不确定性和大气扰动的干扰；因此采用增量滑模控制。基于 Lyapunov 的分析表明，该方法可以同时降低模型依赖性和传统滑模控制方法的最小可能增益。此外，姿态动力学为严格反馈形式，因此采用增量反步滑模控制。此外，设计了一种新型负载参考生成器，以区分执行机动所需的负载和过载负载。负载参考由内环最优机翼控制器实现，而过载负载由襟翼自然化，而不会影响外环跟踪性能。通过空间冯·卡门湍流场中的轨迹跟踪任务和阵风负载缓解任务验证了所提出的控制架构的优点。
使用高斯过程增量学习基于 EMG 的控制命令
摘要：肌电控制是利用肌肉的电信号来控制假肢或辅助机器人的过程。肌电控制中的模式识别是一个具有挑战性的领域，因为信号的底层分布在应用过程中可能会发生变化。协变量变化（包括手臂位置的变化或不同程度的肌肉激活）通常会导致控制信号的严重不稳定。这项工作试图通过使用稀疏高斯过程 (sGP) 近似变分自由能和引入基于无监督增量学习方法的新型自适应模型来增强肌电人机界面，以克服这些挑战。新型自适应模型整合了类间和类内距离，以提高具有挑战性条件下的预测稳定性。此外，它展示了增量更新的成功结合，这被证明可以显著提高在线用户研究中预测的性能和稳定性。
对话式人工智能的增量语音识别和分类的综合评估
自动语音识别 (ASR) 系统功能越来越强大，越来越准确，但数量也越来越多，目前已有多种服务可供选择（例如 Google、IBM 和 Microsoft）。目前，此类系统最严格的标准是在对话式 AI 技术中使用和为对话式 AI 技术而制定的。这些系统有望实时逐步运行，响应迅速、稳定，并且对对话式语音中普遍存在但又特殊的特征（例如不流畅和重叠）具有鲁棒性。在本文中，我们将使用根据这些标准设计的指标和实验来评估其中最受欢迎的系统。我们还评估了相同系统的说话人分类 (SD) 功能，这对于旨在处理多方交互的对话系统尤为重要。我们发现，Microsoft 拥有领先的增量式 ASR 系统，该系统可以保留不流畅的材料，而 IBM 除了对语音重叠最鲁棒的 ASR 之外，还拥有领先的增量式 SD 系统。Google 在两者之间取得了平衡，但这些系统都不适合实时可靠地处理自然自发对话。
加快社区重建计划税收增量融资 (TIF) 项目完成证明
必须提交的说明。在完成经批准的快速重建计划中规定的商定工作后，重建者应通知县评估员该工作已完成。县评估员随后应确定：(1) 重建项目是否在开发计划获得批准后的两年内全面完工；(2) 重建项目区域内房产的评估价值。
'令人不安的增量主义'：是加拿大的养老金计划...
加拿大气候法倡议（CCLI）提供了法律分析，资源和工具，以帮助加拿大公司董事，高级管理人员和养老基金受托人了解董事的职责和信托义务与气候变化风险和机会如何相关。CCLI是加拿大联邦气候法倡议的合作伙伴，该倡议在牛津大学建立，并在澳大利亚，加拿大，新加坡，南非和英国的项目中建立。CCLI由Drs领导。不列颠哥伦比亚大学彼得·A·阿拉德法学院的卡罗尔·洛（Carol Liao）和贾尼斯·萨拉（Janis Sarra）和约克大学奥斯古德·威廉姆斯（Cynthia Williams）教授。在加拿大，CCLI建立了加拿大气候治理专家，这是领先的律师，会计师，经济学家，资本市场专家，公司高管和加拿大各地的治理专家之间的合作，以向董事会和养老基金受托人提供有关其信托责任的建议。
o r i g i n a rt i c l e解码增量语义解释的实时神经生物学特性
通过口语进行交流是一种中心的人类能力，涉及各种复杂的计算，这些计算将每个单词逐步解释为有意义的句子。然而，令人惊讶的是，对支持这些动态预测和整合计算的复杂神经生物学系统的时空特性知之甚少。在这里，我们专注于预测，这是一个核心增量处理操作，指导每个即将到来的单词对其先前的上下文的解释。在句子中，在句子中的每个单词随着时间的流逝而累积的语义约束如何变化和演变的神经生物学基础，在一项口语句子理解研究中，我们分析了通过使用计算模型捕获的单词捕获的单词，分析了源源自电化的电/磁源（EMEG）记录的神经活动的多变量模式。我们的结果提供了对双层系统中不同区域所承保的预测操作的见解，随着时间的流逝，这些区域会产生，完善和评估听到的每个单词的约束。
替代方法对估算增量需求有何价值？：预印本
摘要 — 电力系统运营商采购和部署灵活性储备或爬坡产品，以解决由负荷和发电的不确定性和多变性引起的平衡需求。现有方法使用日历信息和历史预测误差来估计爬坡需求。新方法研究实时天气信息是否可以为爬坡和其他平衡要求提供信息。本文比较了理论和实践中爬坡要求的估计方法。理论框架表明，替代方法何时可以通过要求更低或更高水平的爬坡产品来产生比现有方法更好的经济或可靠性性能。2019 年 5 月对 118 母线测试系统进行了为期 4 天的初步模拟，说明了当爬坡要求是基于天气信息（替代）而不是基于日历（基线）时，系统性能如何提高或下降。初步结果表明性能变化具有很大的可变性，并强调了系统条件等其他因素对实际性能变化的影响。索引词 — 灵活性、爬坡产品、可再生能源不确定性、预测误差、概率预测、可靠性。